高校创业教育能否提高地区创业水平？——内外部创业的双重视角

宗晓华，王立成

(南京大学 教育研究院，江苏 南京 210023)

一、问题的提出

2008年国际金融危机以来，我国经济下行压力不断加大，传统的要素驱动和投资驱动增长方式已经难以持续，创新驱动成为新时代我国经济转型升级的战略选择。根据内生增长理论，创新驱动的关键在于对知识和人力资本进行有效投资[1]。然而，大量证据显示，高水平研发能力和高存量人力资本并不必然转化为国家经济增长的强劲优势[2]。新的构念、知识和成果并不会自动地商业化和产业化，而是要借助创业活动才能实现市场价值的转化[3]。正因如此，创业被认为是孵化创新和推动经济增长的长期驱动力。

为了充分发挥高校在地区创新创业发展中的人才支撑作用，我国政府逐步将创新创业人才培养上升到国家战略层次。目前，高校基本上都开设了创新创业教育相关课程，建立了创新创业实践基地，并组织学生参加国家和地方举办的各类创新创业竞赛活动。然而，高校创业教育的快速发展似乎并没有取得预期的创业成效，本、专科毕业生自主创业的比重近年来持续下降，分别从2016年的2.1%、3.9%下降至2020年的1.3%、2.8%[4-5]。对此，一些学者甚至对高校创业教育的实效性提出了质疑[6]。虽然这种疑虑具有一定的合理性，但从更为宏观的角度来看，高校创业教育作为区域创业生态系统的一部分，不仅会对接受创业教育大学生的创业决策产生影响，而且会通过人力资本和创业文化等的外溢效应对社会整体的创业活动产生影响[7]。以往对创业教育效果的评价主要关注创业教育对创业意向、创业能力等的影响，即使采用创业行为的结果性指标，也主要聚焦于创业教育的直接受众上，很少分析高校创业教育对社会整体创业活动的影响[8]。这可能会窄化和低估高校创业教育的实际效益。因此，如何更全面、科学地评价高校创业教育的社会效益，是深入理解创业教育价值和深化创业教育改革亟待解决的问题。为此，本研究从内外部创业的双重视角出发，基于我国2015—2020年省级面板数据，构建面板固定效应模型来探究高校创业教育对地区整体创业水平的影响，并进一步分析其行业异质性、地区异质性与时间滞后性，最后借助工具变量来验证高校创业教育与地区整体创业水平之间的因果关系。

二、文献评述与研究假设

创业教育起源于第二次世界大战结束之后的西方发达国家。学界普遍认为，1947年哈佛大学商学院开设“新企业管理”课程标志着创业教育正式进入高等教育领域[9]。我国高校创业教育起步较晚，但是在国家政策的推动下得以迅速实行，同时学界关于创业教育的研究也在不断丰富和深化。创业教育中的“创业”一词对应的英文单词为Entrepreneur，意指企业家、创业者。相应地，Entrepreneurship意指企业家精神或创业精神，两者在相关中文文献中基本上是通用的。根据创新理论创始人熊彼特(Joseph Alois Schumpeter)的界定，企业家精神的核心就是创新[10]。德鲁克(Peter F.Drucker)也认为，创新是展现企业家精神的特有手段[11]24。从这个意义上讲，西方学界所使用的Entrepreneurship Education与我国语境中的创新创业教育在内涵上基本是一致的，可统称为创业教育。

虽然创业活动对个人发展、就业创造和经济转型升级的重要价值已经得到广泛认可，但是创业教育是否会显著促进创业活动，目前文献中尚无一致的结论。相关研究主要选取创业能力、创业意向、创业行为等指标对创业教育的成效进行评价。根据测度指标的不同，这些研究可以分为3类。第一类研究主要以人力资本理论为基础，从创业能力角度分析创业教育的成效，发现创业教育可以有效加深学生对创业知识与创业技能的理解，进而引导学生后续的创业活动[12]。然而，创业是一项高风险活动，更高的创业能力并不意味着更加积极的创业态度或创业意向[13]。第二类研究基于计划行为理论等创业理论，认为创业意向对学生后续的创业活动具有显著的预测作用，因而是创业教育成效的重要衡量指标[14]。有学者针对创业教育与创业意向关系的元分析指出，当控制学前创业意向时，创业教育与学后创业意向的关系并不显著[15]，原因可能是创业教育并非线性地影响创业意向，两者之间存在更为复杂的作用机制[16]。对此，已有学者通过结构方程模型予以揭示[17]。然而，用创业意向直接衡量学生从事创业活动的概率会存在较高的偏误风险[18]，毕竟从意向到行动可能存在较长的时滞，由于客观条件的限制，多数学生毕业后不会选择立即创业。有鉴于此，第三类研究聚焦在创业教育与学生实际创业行为或结果的关系上[19]。这类研究选取的成效指标更为客观，例如创业项目数、自主创业人数、新创企业发展绩效等[20]。这类研究在结论上尚未达成一致，既有学者发现创业教育可以明显促进创业行为的产生[21]，也有学者证实创业教育并不能推动学生创业行为的达成[22]。

相关研究在评价结果上存在争议，主要有两个方面的原因。一是创业教育的异质性。创业教育成效的评价结果很大程度上依赖于创业教育的具体内容、形式、阶段以及对象特征。不同的创业教育模式，其预期目标和教育效果自然存在差异。我国学者在评价创业教育成效时，一般也对创业教育类型进行划分。例如王心焕等将创业教育分为创业课程、创业竞赛和创业活动经历等类型[23]。二是研究方法的差异。很多研究主要停留在描述性和相关性分析层面，采用更为严格的准实验框架不是很多。多数文献对创业教育结果的测量采用了被调查者自评等主观指标，测量误差、样本选择偏差、双向因果关系等问题比较突出[24]。正如马丁(Bruce C.Martin)等学者所指出的那样，现有对创业教育效果的研究存在很多方法论上的缺陷，一些研究似乎高估了创业教育的影响[25]。

无论是使用创业能力或创业意向等主观测评指标还是采用创业项目或新创企业等客观指标，上述研究对创业教育成效的评价仍然主要局限于高等教育内部和个体创业层面，关于创业教育对高校之外创业活动影响的探讨仍然不足。事实上，作为区域创新体系的一个有机组成，高校创业教育的知识溢出和学生个体创业行为的示范也会对高校之外的创业活动产生影响[26]，仅在高等教育内部探究创业教育的成效会低估高校创业教育的真实效果。更重要的是，创业教育的成效不仅仅体现在新创企业上，创业教育所形成的创业型人力资本对已有企业和公共部门的创业行为都会产生积极的影响。正如德鲁克所言：“并非只有新成立的小型企业才能成为创业型企业。事实上，许多大型而且往往是历史悠久的企业也正在实践创业精神。”[11]27近期相关研究也指出，在现有企业或公共部门内通过识别市场机会创造经济价值也属于创业，这种“内部创业”(Intrapreneurship)对经济社会发展的价值不容忽视[27]。此外，国务院办公厅在《关于深化高等学校创新创业教育改革的实施意见》中强调了创业教育促进毕业生高质量创业和就业的双重目标。对于高校毕业生而言，其主要是在已有企业内就业而非自主创办新企业，因而内部创业的表现可能是衡量创业教育影响更为重要的维度。

因此，从更为宏观的视角来评估高校创业教育对社会整体内外部创业水平的影响显得十分必要。进一步地，由于区域创业水平受市场行业环境和经济发展水平约束[28]，加之高校毕业生从进入市场到选择创业需要一定的时间间隔[29]，故而探究高校创业教育对地区内外部创业水平的影响也需要考虑到影响效应的行业异质性、地域异质性和时间滞后性。基于上述讨论，本研究提出如下假设。

假设1： 高校创业教育水平的提高会显著提高地区内外部创业水平。

假设2： 高校创业教育水平对地区不同行业内外部创业水平的影响具有异质性。

假设3： 在不同地域，高校创业教育水平对地区内外部创业水平的影响具有异质性。

假设4： 高校创业教育水平对地区内外部创业水平的影响具有时间滞后性。

为了验证上述假设，本研究以我国2015—2020年省级面板数据为基础，建立面板固定效应模型探究高校创业教育对地区内外部创业水平的影响。

三、研究设计

(一) 模型的构建

地区创业活动既依赖于创业资源的投入，又离不开创业环境的支撑。因此，地区创业水平是一个多要素协同的结果，假设其符合柯布-道格拉斯生产函数形式，具体设定如下：

(1)

其中，Entrep表示地区创业水平，A表示投入向产出转化的一个技术系数，K表示地区物质资本投入，H表示地区人力资本投入，i和t分别表示省份与年份，α和β表示弹性系数。

与此同时，本研究假设技术系数A和人力资本投入H的函数形式如下：

(2-1)

Hit=δeλ1Entrep_eduit+λ2Formal_eduit.

(2-2)

其中，Control表示控制变量，μ表示随机干扰项，Entrep_edu表示地区创业教育水平，Formal_edu表示地区平均受教育程度，φ、δ、λ1、λ2均表示系数，n表示控制变量的数量。

进一步地，将公式(2-1)和(2-2)代入公式(1)，整理可得如下公式：

(3)

由此，本研究得到关于地区创业水平的省级面板数据计量模型，后续的实证分析将在公式(3)基础上展开。

(二) 变量的选取与说明

1. 地区创业水平变量。大多研究将创业限定为外部创业，采用TEA指数、CEPA指数、自我雇佣人数和新建企业数等指标来刻画地区的外部创业水平[30]。事实上，对于大多数人而言，在原有企业内开辟新业务或新盈利领域的行为才是普遍性选择。为了弥补当前研究不足，本研究将地区创业水平分为外部创业水平与内部创业水平，分别用新建企业数和规模以上企业新产品开发费用支出来衡量。

2. 高校创业教育水平变量。当前学者对高校创业教育的测量指标主要有两类：一是投入性指标，如创业课程数、创业实践活动数、创业实践平台数等；二是产出性指标，如学生创业能力、创业意向、自主创业率等[31]。考虑到地区层面指标的可得性与代表性，本研究选取高校“互联网+”全国大学生创新创业大赛获奖数作为地区高校创业教育水平的代理变量。需要说明的是，一方面，“互联网+”全国大学生创新创业大赛是教育部、中央统战部、人力资源和社会保障部等部门联合举办的全国性重点高校创业赛事，该赛事的获奖数量可以很好地区分高校创业教育的建设质量差异；另一方面，“互联网+”全国大学生创新创业大赛获奖数是教育部2021年发布的《普通高等学校本科教育教学审核评估指标体系(试行)》中评价高校创业教育水平的审核重点，是唯一的创业赛事性指标。因此，该代理变量的选取具有较强的合理性和代表性。

由于荣获不同等级奖项的难度存在差异，单纯以获奖数总量来衡量高校创业教育水平容易造成测量偏差，故本研究参考白俊红等[32]对3种专利的折算方法，按照0.5∶0.3∶0.2的权重对金奖、银奖和铜奖数进行折算，将折算后的获奖数作为地区高校创业教育水平的最终衡量指标。在实际回归中，本研究对该指标进行对数化处理。

3. 控制变量。根据前文理论模型和相关实证文献，本研究选取人均GDP来衡量地区创业活动的物资资本投入水平，选取地区人口平均受教育年限衡量平均的人力资本水平。此外，为了更准确地衡量高校创业教育的效应，本研究还控制了3个结构性变量。第一，外商直接投资既可能增加地区的产品需求从而鼓励个体创业，也可能会挤压当地的市场套利空间从而抑制个体创业，故本研究选取地区实际利用外商直接投资所占GDP比重来衡量地区外商直接投资水平。第二，金融发展水平决定了创业的融资成本，故本研究选取地区金融机构贷款余额所占GDP比重来衡量地区的金融发展水平；产业结构的变迁会影响当地的市场结构，进而影响当地的创业机会，故本研究选取第二三产业产值所占GDP比重来衡量当地的产业结构。此外，本研究在实际回归时对结构性变量进行一期滞后处理，以避免出现双向因果问题。

(三) 数据来源

本研究的研究对象为我国31个省份，时间跨度为2015—2020年。具体来看，由于官方统计年鉴并未收录各年份地区新建企业数，故本研究从天眼查官方网站(1)https://www.tianyancha.com.中抓取地区新建企业相关数据；“互联网+”全国大学生创新创业大赛获奖数来源于全国大学生创业服务官网(2)https://cy.ncss.cn.；地区规模以上企业新产品开发费用支出和地区人均GDP来源于《中国统计年鉴》；地区平均受教育年限、地区实际利用外商直接投资所占GDP比重和第二、三产业产值所占GDP比重均基于《中国统计年鉴》原始数据换算而成；地区金融机构贷款余额所占GDP比重基于《中国城市统计年鉴》原始数据换算而成。为了消除通货膨胀的影响，本研究利用CPI指数将人均GDP和规模以上企业新产品实际开发费用支出的价格调整至2008年价格，各变量的描述性统计结果如表1所示。

表1 变量的描述性统计(N=186)

四、实证结果分析

(一) 高校创业教育发展的时空分析

五矿铜业电解采取的是生产、配液、扩槽通电同时进行的投产方式，利用系统铜溶解搭配加入硫酸铜保证铜平衡扩液扩槽，既解决了脱铜系统工期滞后不能投产的难题，又节省了五水硫酸铜的使用量，大大节省了劳力与投产成本，最终五水硫酸铜的使用量仅为计划的50%。

自2015年首届“互联网+”全国大学生创新创业大赛举办以来，高校获奖数持续升高，其中金奖增幅2.67倍，银奖增幅1.86倍，铜奖增幅2.88倍，这说明了整体上我国高校创业教育的质量在不断提高。分地区来看，表2显示，2016年以来，东部地区高校的金奖与银奖获得数始终高于中西部地区高校，其铜奖获得数虽然高于西部地区高校，但却略低于中部地区高校(2019年除外)；中部地区高校银奖与铜奖获得数始终高于西部地区高校，其金奖获得数于2018年开始高于西部地区高校。由此来看，我国高校创业教育质量在地理空间上呈现明显的梯度分布：从西到东，高校创业教育质量逐级增强。此外，虽然近年来西部地区高校获奖数最低，但其各项获奖增幅均高于中部地区高校。

表2 2015—2020年“互联网+”全国大学生创新创业大赛获奖数(项)

(二) 高校创业教育水平对地区内外部创业水平的贡献

为检验上文提出的研究假设，本研究基于公式(3)进行回归分析，结果如表3所示。无论是对外部创业水平还是对内部创业水平，高校创业教育的贡献均显著为正，说明高校创业教育水平的提高确实可以明显提高地区创业水平，假设1得以证明。值得关注的是，平均受教育年限对外部创业与内部创业的影响均不显著，这意味着一般人力资本存量水平与地区创业表现并不密切，由创业教育所培养出的创业型人力资本才能影响创业表现。这一结果与近期关于普通学历教育与创业行为关系的微观研究结果相互印证[33]。另外，表3进一步表明即使高校创业教育在微观层面不能显著促进学生的自主创业行为，但在宏观层面上高校创业教育的效果也可能仍然显著。正如前文所指出的那样，忽视高校创业教育的外溢性会低估其真实效果。

表3 模型回归结果

(三) 模型稳健性检验

1. 更换折算比重。上述回归模型是将“互联网+”全国大学生创新创业大赛的不同奖项按照特定权重进行折算后的一个估计结果，可能具有一定的偶然性。为了检验结果的稳健性，本研究引入6种新的权重对高校获奖数量进行折算，然后对模型重新估计。新权重的设定遵循金奖权重高于银奖、银奖权重高于铜奖的原则，权重1至权重6的比重分别为0.4∶0.35∶0.25、0.6∶0.3∶0.1、0.7∶0.3∶0、0.8∶0.2∶0、0.9∶0.1∶0、1∶0∶0。

如表4结果所示，就外部创业而言，高校创业教育的回归系数虽然在权重2和权重6下不显著，但在其他4类权重下仍然显著为正，这说明高校创业教育对地区外部创业水平的促进效应仍具有较高的可信度。就内部创业而言，每类权重下高校创业教育的回归系数均显著为正，表明高校创业教育对内部创业的贡献非常稳健。

表4 模型稳健性回归结果(更换折算权重)

(续表)

2. 更换高校创业教育代理变量。为了进一步检验估计结果的信度，本研究选取“挑战杯”全国大学生创业计划竞赛获奖折合数作为高校创业教育指标进行重新回归。“挑战杯”全国大学生创业计划竞赛于1999年开设，每两年举办一次，考虑到较早年份该赛事覆盖率较低，故本研究选取2008—2020年的数据进行实证分析。不同等级奖项的折算权重同上，估计结果如表5所示。除权重6外，其他权重下高校创业教育对地区外部创业与内部创业的回归系数均显著为正，这也再次证实了前文实证结果具有较强的稳健性。

表5 模型稳健性回归结果(更换代理变量)

3. 剔除样本中直辖市与自治区。虽然前文从变量调整的角度证实了研究结果的稳健性，但样本中的异常值也可能会对模型的估计结果造成偏差。考虑到直辖市与自治区经济地位与政治地位的特殊性，相关数据分布可能与省份存在较大差异，本研究将样本中直辖市与自治区的观测数值进行删除，再次进行模型回归。结果如表6所示，在剔除直辖市与自治区样本后，高校创业教育对外部创业与内部创业的影响依旧显著为正，这也再次说明了研究结果具有较高的可信度。

表6 模型稳健性回归结果(调整样本)

(四) 高校创业教育社会效益的行业与区域差异

1. 行业异质性。前文的一系列估计结果均表明高校创业教育对地区创业水平有着显著的促进作用，但该结果是建立在地区总体创业水平框架之下，忽视了高校创业教育对不同行业创业表现潜在的异质效应。为了深入理解这种行业异质性，本研究依据《国民经济行业分类》(GB/T 4754—2017)对新建企业进行分类，获得分行业的新建企业数，进而探究高校创业教育对不同行业外部创业水平的影响。需要说明的是，由于规模以上企业新产品开发费用支出受到数据统计限制而难以分行业，故本研究在此不分析高校创业教育对分行业内部创业水平的影响。

表7结果显示，高校创业教育并非对所有行业外部创业水平的贡献均显著，且也并不是均表现为正向促进作用，这一发现为假设2提供了证据，即高校创业教育的效果确实存在行业异质性。不同行业的创业条件、创业风险与创业收益存在较大差异，受过创业教育的人往往会选择进入创业成功率与创业收益率较高的行业创办新企业。但存在一个例外，即高校创业教育对金融行业的外部创业存在显著负向影响。一个可能的解释是，金融行业属于资本密集型行业，行业进入门槛和行政壁垒较高，接受过高校创业教育的人选择外部创业时会避开此类行业。

表7 分行业模型回归结果(3)行业A：农、林、牧、渔业；行业B：采矿业；行业C：制造业；行业D：电力、热力、燃气及水生产和供应业；行业E：建筑业；行业F：批发和零售业；行业G：交通运输、仓储和邮政业；行业H：住宿和餐饮业；行业I：信息传输、软件和信息技术服务业；行业J：金融业；行业K：房地产业；行业L：租赁和商务服务业；行业M：科学研究和技术服务业；行业N：水利、环境和公共设施管理业；行业O：居民服务、修理和其他服务业；行业P：教育；行业Q：卫生和社会工作；行业R：文化、体育和娱乐业。

从促进效应大小来看，高校创业教育对教育行业外部创业的影响最大，科学研究和技术服务行业次之，建筑行业再次之，水利、环境和公共设施管理行业最小。教育行业成为高校创业教育的最大受益行业，原因不难理解，我国教培市场需求巨大，接受过高校创业教育的个体拥有较高的知识资本，易于进入该行业进行创业。2021年“双减”政策出台后，全国教育培训机构大面积关停，教育行业的外部创业前景暗淡。由此来看，要真正发挥高校创业教育在创新驱动发展中的作用，高校需要加强对创业的行业引导，引导毕业生更多地选择科技领域创业。

2. 地区异质性。前文描述性统计显示，我国高校创业教育发展在地理空间上存在明显的梯度分布格局。为了进一步理解创业教育影响的区域差异，本研究将样本分为东部、中部和西部地区进行重新回归，结果如表8所示。

表8 分地区模型回归结果

对外部创业而言，仅西部地区高校创业教育表现出显著的促进作用，东部地区和中部地区高校创业教育回归系数均不显著。虽然东部地区高校创业教育对外部创业的影响不显著，但对内部创业却具有显著的促进作用，而其他两地区高校创业教育则无法有效提升内部创业水平。这一结果为假设3提供了支持，即在不同地域，高校创业教育水平对地区内外部创业水平的影响具有异质性。一个可能的解释是，东部地区作为先发地区，目前市场发展较为充分，已有的创业企业较为密集，创新能力较强，进行外部创业竞争激烈、风险较大，毕业生选择在已有企业内部进行创新创业更为有效；西部地区发展落后于其他两地区，存在较多尚未充分开发的创业市场，创业者可以通过创办新企业来谋取超额利润；相比而言，中部地区两方面的优势都不明显，高校创业教育既不能显著提高外部创业水平，也不能明显促进内部创业，呈现出“中部塌陷”的特点。

(五) 高校创业教育社会效益的时间滞后性分析

应届大学毕业生由于缺乏管理经验和资本积累，往往不会立即选择自主创业，而是在成熟企业中经过一段时间的历练和积累后再进行自主创业，从而导致创业教育的效应存在一定的滞后性。有鉴于此，本研究在模型中进一步引入高校创业教育水平一期、二期、三期和四期滞后项来分析其滞后效应，结果如表9所示。

表9 模型滞后性回归结果

(续表)

表9中(4)结果表明，无论是外部创业还是内部创业，高校创业教育滞后项中仅二期滞后项回归系数均显著为正，说明高校创业教育的效果确实存在滞后效应，且滞后期为两年，这为本研究的假设4提供了支持。国外学者的相关实证研究也有类似发现[34]。这种效应上的滞后性为创业教育发展与大学毕业生自主创业活动并不同步提供了一个解释。值得注意的是，高校创业教育对外部创业的促进作用仅表现为滞后效应，而对内部创业则既存在即期效应也存在滞后效应。这说明毕业生即便在毕业当年不选择外部创业，也会选择进入现有企业工作，其创业型人力资本仍然会发挥作用。此外，高校创业教育对内部创业的滞后效应要大于即期效应，其原因可能是经过两年的工作适应后，毕业生拥有了更多的市场机会识别经验，从而能够做出更多的创业行为。

(六) 因果推断：工具变量回归

由于既有模型可能存在双向因果关系或者遗漏变量所导致的内生性问题，本研究选取普通高校生均经费支出滞后一期项作为高校创业教育水平的工具变量，从另外一个角度提供因果推断证据。该工具变量的选取出于以下考虑：首先，高校生均经费支出包含对学生进行创业教育的支出，与普通高校创业教育水平具有一定的相关性；其次，普通高校生均经费支出是教育行政部门和学校的内部决策，并不受地区创业水平的直接影响。为了更为严谨，本研究对普通高校生均经费支出进行一期滞后处理，并在模型中加入普通高校师生比作为控制变量，以控制工具变量可能影响地区创业水平的其他潜在路径。结果如表10结果(2)所示，当工具变量与高校创业教育同时放入模型中，工具变量的回归系数并不显著，这为工具变量满足“排他性”约束提供了一定的证据。

表10中的(3)和(4)结果显示，无论是外部创业还是内部创业，高校创业教育的工具变量回归结果均表现为明显的促进作用，这证实了高校创业教育与地区创业水平之间的单向因果关系。进一步地，由于本研究的工具变量主要反映普通高校生均经费支出中创业教育经费支出比重较大的样本的结果，是一个局部平均处理效应，故而IV估计结果会高于OLS估计结果。

表10 模型工具变量回归结果

五、研究结论与建议

(一) 研究结论

为了更全面评估高校创业教育的实际效果，本研究基于内外部创业的双重视角，采用实证方法探究高校创业教育对地区创业水平的贡献，主要得到以下结论。第一，高校创业教育对地区外部创业与内部创业均具有稳健的促进作用，说明不能单一地从新创企业来评价高校创业教育的效果。对于很多应届毕业生而言，选择在已有企业内部创业是体现其创业能力更为现实的方式。第二，高校创业教育对地区外部创业水平的影响存在明显的行业异质性，从高校创业教育中受益最大的行业并非是科学研究和技术服务行业，这与以科技创新为基础的创新驱动发展战略导向存在一定的偏差。第三，高校创业教育的贡献在地理空间内呈现“中部塌陷”特点，在东部地区仅有利于内部创业，在西部地区仅有利于外部创业，表明创业教育在不同经济发展阶段会表现出不同效果。第四，高校创业教育的作用存在明显的时间滞后性，这意味着我们若要准确评估创业教育的效果则需要更长的时间。

(二) 建议

根据创业教育对社会创新创业的内外部双重效应、行业与地域的异质性以及创业效果的时间滞后性等特征，为了更充分地发挥高校创业教育在推动创新驱动发展中的作用，未来我们可以从以下4个方面做出改进。

一是要进一步丰富高校创业教育的内涵，建立内外部创业并重的评价体系。本研究的实证结果已经证实了高校创业教育既有助于推动地区的外部创业，还能激发地区的内部创业。值得注意的是，大多高校毕业生并不会自主创办新企业，反而是进入既有企业内就业，故内部创业才是当前毕业生进行创业的主流形式。正因如此，高校需要将内部创业纳入现有的创业教育课程设计和评价体系之中，加强对大学生内部创业能力的培养，全面提升大学生的创新创业能力。即使毕业后未能立即创建新的企业，大学生也要在所就业的企事业单位内部充分发扬企业家精神，利用创业教育中所学到的创业能力进行持续创新，从而为经济社会发展贡献力量。

二是要加强对毕业生创业行业的政策引导，激发科技行业的创业热情。本研究结果显示，从高校创业教育中受益最大的行业并非科技行业，这与当前我国创新驱动发展的导向存在偏差。一个重要的原因是，科技领域的创业活动具有长周期、高成本和高风险的特征。要激发毕业生从事科技领域的创业活动，必须要有相应的创业支持政策，以降低毕业生创业的机会成本。例如2022年浙江省出台政策为高校毕业生创业贷款提供担保和代偿支持，其若创业失败，则贷款10万元以下的部分由政府创业担保基金全额代偿，10万—50万元部分代偿80%[35]。此外，相关部门可以根据当地实际发展情况在创业场地、税收、商业规划等方面予以适当支持。

三是要鼓励高校毕业生采取差异化的地域创业战略，提高创业成功率。东部地区经济发展水平最高，市场制度发展较为完善，但市场竞争激烈、市场套利机会相对较少，反观中部地区和西部地区，虽然经济发展水平较低，但有较大的潜在市场套利空间。因此，高校应鼓励毕业生在东部地区选择原有企业内创业，在中西部地区选择新建企业，这一方面有利于加速中西部地区经济的快速崛起，另一方面可以大大提高创业成活率、释放创业红利。当然，鼓励并非是简单的口号宣传，仍需要建立匹配的激励制度来推动，例如中西部地区可以为中西部籍贯大学生返乡创办新企业提供高额的创业补贴或免息贷款。

四是要适当延长高校毕业生创业的“保护期”，完善创业追踪帮扶机制。无论是外部创业还是内部创业，高校毕业生的创业表现均存在明显的滞后效应。对于内部创业，相关部门应加大对吸纳大量毕业生的科技企业研发活动的补贴力度，培育企业的创新意识，从而为发挥毕业生的创业型人力资本优势创造更多空间。对于外部创业，由于新创企业的前期准备和盈利周期较长，我们不能简单以毕业生新创企业以及是否盈利来评价创业绩效。高校或政府应追踪毕业生创办新企业的情况，通过建立相关评价机制筛选出创业前景好的项目来延长政策帮扶期限，以此提高毕业生的创业成功率。